Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
基于幂等和原子性,通过Streams API实现exactly-once流处理成为可能。如果要在流应用中实现相关语义,只需要配置processing.guarantee=exactly_once,这会影响所有的流处理环境中的语义,包括将处理作业和由加工作业创建的所有物理状态同时写回到Kafka的操作。 这就是为什么Kafka Streams API提供的exactly-once保证是迄今为止任何...
当它收到 checkpoint 完成的通知时,它才正式提交事务,实现结果的真正写入 这种方式真正实现了 exactly-once,它需要一个提供事务支持的外部 sink 系统。 Flink 中两阶段提交的实现方法被封装到了 TwoPhaseCommitSinkFunction 这个抽象类中,我们只需要实现其中的beginTransaction、preCommit、commit、abort 四个方法就可以实...
要启动kafka的幂等性,无需修改代码,默认为关闭,需要修改配置文件:enable.idempotence=true 同时要求 ack=all 且 retries>1。 对于第二点,需要实现:将模式“消息读入->消息处理->结果写出”作为事务操作,并且整个操作满足exactly-once。所谓的事务操作,也就是这个操作需要满足原子性,完整性,一致性和持久性。kafka在支...
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持: 数据源(source) 和输出端(sink) 包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供抽象层,用户只需实现少数方法就能实现...
从上述的场景中我们可以发现,事务消息最主要的动机是在流处理中实现Exactly Once的语义,这可以分为: ꔷ 仅发送一次:单分区仅发送一次由生产者幂等保证,多分区仅发送一次由事务机制保证 ꔷ 仅消费一次:Kafka 通过消费位点的提交来控制消费进度,而消费位点的提交被抽象成向系统 topic 发送消息。这就使得发送和消费...
在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。
flink mysqlcdc 故障恢复 flink checkpoint exactlyonce 一、具体操作 要做到 Exactly-once,我们需要开启 Flink 的检查点功能: env.enableCheckpointing(60_000); env.setStateBackend((StateBackend) new FsStateBackend("/tmp/flink/checkpoints")); env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(...
本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样。主要内容如下: 背景 1.1. 最多一次(At-most-once) 1.2. 至少一次(At-least-once) ...